一种基于小波变换空间变迹的SAR图像旁瓣抑制方法，包括：对成像后的复数图像分别进行实部和虚部的二维小波分解，对二维小波分解后得到的各子通道进行空间变迹旁瓣抑制，将旁瓣抑制后的各子通道数据通过小波重构得到实部数据和虚部数据，再对实部数据和虚部数据分别进行空间变迹旁瓣抑制，最终合成基于小波变换空间变迹旁瓣抑制后的复数图像；该方法在基本不损失分辨率的同时，能够有效抑制SAR图像的旁瓣。
📄 2017101268730
📂 G01S7_36
👤 浙江工业大学
📅 2017-03-06
本发明提供了一种高自由度去耦合的空时自适应信号处理方法，针对互质结构单频工作模式下，舍弃差分合成结构中非均匀虚拟部分引起的空时自适应信号滤波器权矢量估计性能损失的问题，提出了一种利用双频工作模式提升互质结构空时自适应信号权矢量估计精度的方法，通过选择合适的单一额外工作频率获取额外不同位置的差分合成虚拟阵元和差分合成虚拟脉冲，进而填充参考工作频率下互质结构差分合成阵和差分合成脉冲中两个缺失的虚拟阵元和脉冲。相比于单频工作模式，双频工作模式获取了更多均匀分布的虚拟阵元和脉冲，滤波器的自由度得到了提升，改善了信号检测性能和角度多普勒分辨率，产生的互质结构可以缓解相互耦合，增强滤波器的虚拟自由度。
📄 2020105749661
📂 G01S7_36
👤 成都青云端科技有限公司
📅 2020-06-22
本发明涉及雷达信号处理领域，具体涉及一种低截获概率雷达LFM信号的参数估计方法。本发明要确定FrFT最优变换阶次的搜索范围，以提高搜索速度和精度，克服目前搜索范围大带来的搜索速度慢和精度低的问题。一种低截获概率雷达LFM信号的参数估计方法，包括以下步骤：首先采集LFM信号s(t)，然后进行LFM信号的量纲归一化得到信号X(t)，之后根据系统带宽Bsys和采样频率fs计算FrFT的最优旋转角度的范围，从而计算FrFT最优变换阶次的搜索范围，最后在该FrFT最优变换阶次范围内对归一化后的LFM信号X(t)进行采样型离散FrFT，搜索FrFT的最优变换阶次，实现LFM信号的参数估计。
📄 2018111866379
📂 G01S7_36
👤 西安工业大学
📅 2018-10-12
本发明公开了一种基于高效多模态缓存模型的雷达有源复合干扰识别方法，所属领域为雷达有源干扰识别领域，包括：获取仿真雷达有源干扰时域数据，将仿真雷达有源干扰时域数据拆分为训练集和测试集，将所述训练集划分为训练支撑集和训练查询集；基于视觉缓存模块、文本缓存模块和残差连接模块构建高效多模态缓存模型；基于所述训练支撑集和训练查询集对所述高效多模态缓存模型进行训练，通过测试集对训练后的模型进行测试，获得干扰识别模型；基于所述干扰识别模型对雷达有源复合干扰进行识别。本发明能够高效利用并深入挖掘有限干扰样本，从而提高雷达有源复合干扰识别的准确率。
📄 2025100754153
📂 G01S7_36
👤 安徽大学
📅 2025-01-17
本发明公开了一种具有低运算复杂度的毫米波雷达干扰快速抑制方法，属于新一代信息技术领域。本方法充分研究考虑了毫米雷达干扰信号与目标信号的频谱分布特点，设计了一种最为简单的一阶高通滤波器，在此基础上建立了干扰信号快速抑制模型，利用引入变量法快速估计干扰信号，最后通过接收信号减去估计的干扰信号，最终得到干扰抑制后的雷达目标信号。使用此发明方法，干扰抑制处理过程可节省硬件资源，提高干扰信号抑制效率，保证实时输出干扰抑制后的目标信号，具有良好的应用前景。
📄 202210382679X
📂 G01S7_36
👤 南通大学
📅 2022-04-12
本发明公开了一种宽带雷达干扰信号的识别分类方法，包括以下步骤：S1、获取雷达干扰信号，并对其进行处理，得到数字视频信号；S2、将数字视频信号经过短时傅里叶变换，得到时频矩阵；S3、通过排序统计恒虚警方法对时频矩阵进行处理，得到恒虚警检测矩阵；S4、计算恒虚警检测矩阵中各干扰信号的参数，并将各干扰信号的参数集成到一个信号参数矩阵中，得到干扰信号检测结果；S5、根据干扰信号检测结果，计算干扰信号的特征；S6、根据干扰信号的特征，对干扰信号进行识别并分类。本发明基于干扰的时频信号特征对九种宽带雷达干扰进行识别分类，且具有同时多干扰(频率上不重叠)分别识别的能力。
📄 201811573957X
📂 G01S7_36
👤 电子科技大学
📅 2018-12-21
本发明属于雷达抗干扰技术领域，具体涉及一种基于双阶段深度网络的雷达主瓣抗干扰方法。本发明将Transformer和U‑net网络结合，提出基于信号时频图的双阶段干扰抑制算法。一阶段，利用Transformer在全局注意力上的优势，准确提取信号特征，在幅度图上对干扰信号实现有效压制。二阶段，考虑到原始信号相位图中存在干扰信号和噪声的影响，直接重构信号会导致信号局部失真，继续在重构信号时域上设计了CNN模块的U‑net结构，利用卷积模块提取局部特征的能力恢复重构信号的局部细节。实现了在多种干扰模式和不同干扰参数下的干扰抑制，在信号时频域上有效抑制了干扰信号幅度，在时域突出了真实回波信号特征，为后续脉压之后的目标检测提供了极大便利。
📄 2022100788654
📂 G01S7_36
👤 电子科技大学
📅 2022-01-24
本发明属于雷达抗干扰技术领域，具体涉及一种基于可逆残差网络的抗雷达主瓣转发干扰方法。本发明基于非负矩阵分解(NMF)算法和可逆残差神经网络，提出了一套适用于多目标多干扰环境下雷达主瓣转发干扰抑制深度学习框架Inv‑NMF net。它可以利用雷达发射信号信息来对干扰信号进行分解，将目标信号信息与干扰信号信息表征在系数矩阵的不同位置上。然后利用可逆残差网络对系数矩阵进行分析，生成Mask掩码矩阵，对干扰信号分量和目标信号分量进行分离。由于可逆网络的信息传递无损性，本发明可以最大程度上保证目标信号强度不受到影响。这种方法不但不受雷达目标数量的影响，而且对于不同的雷达发射波形，也具有较好的适应能力。
📄 2023106675809
📂 G01S7_36
👤 电子科技大学
📅 2023-06-07
本申请涉及一种基于压缩感知的抗间歇式主瓣干扰方法。该方法包括：对间歇式干扰回波信号建模，获得雷达间歇式干扰回波信号模型，利用自适应数字波束形成技术对雷达间歇式干扰回波信号模型中的副瓣干扰进行消除后，建立间歇式干扰稀疏回波信号模型，将求解间歇式干扰稀疏回波信号模型转换为1‑范数规则化的最优化问题，获得转化后的间歇式干扰稀疏回波信号模型，利用快速阈值迭代稀疏重构算法求解对转化后的间歇式干扰稀疏回波信号模型进行求解分析，消除间歇式主瓣干扰信号，输出间歇式主瓣干扰抑制后的目标回波信号。利用快速阈值迭代稀疏重构算法来恢复稀疏信号向量，消除主瓣干扰，提升算法实效性。
📄 2021113956780
📂 G01S7_36
👤 南京信息工程大学
📅 2021-11-23
本发明公开了一种基于OODA环的无人机自动隐身方法，包括：无人机执行侦察任务获得侦查数据，同时检测是否存在敌方雷达和确定敌方雷达位置；根据侦察数据和敌方雷达位置进行数据提取和分析，根据分析结果对当前无人机的自身处境做危险评估得到危险评估结果；当检测存在敌方雷达时，启动静默噪声掩护方法使得无人机得以隐身，同时根据危险评估结果进行最优化选择，做出撤退指令或继续侦察或军事打击的决策；否则当检测不存在时，保持执行侦察任务；无人机对做出决策进行执行。本发明通过施加静默噪声干扰的方式来干扰敌方雷达侦测，实现了无人机隐身功能，并可减少不必要时的能量消耗，增强无人机的安全性，有利于实现无人机的循环使用。
📄 202011524262X
📂 G01S7_36
👤 南京信息工程大学
📅 2020-12-22
本发明公开了一种基于独立成分分析的盲源分离实时抗主瓣干扰方法，属于雷达抗干扰信号处理技术领域。其利用雷达M个子阵输入通道AD信号，首先应用基于ICA的盲源分离处理获取主瓣干扰的参考信号，同时应用M通道子阵信号合成和通道信号数据、方位差通道信号数据及俯仰差通道信号数据，然后对和通道信号数据、方位差通道信号数据及俯仰差通道信号数据进行干扰对消完成干扰抑制，利于后续雷达目标检测跟踪。本发明利用子阵通道的高自由度，通过导向矢量形成多个角度的和通道数据，可同时抑制主瓣干扰，稳健实时性好。
📄 2021111060612
📂 G01S7_36
👤 南京信息工程大学
📅 2021-09-22
本发明公开了一种基于Wi-Fi穿墙雷达的干扰抑制方法。首先将信道状态信息(Channel State Information,CSI)进行预处理并对接收相位误差补偿；然后将子载波虚拟为天线并利用奇异值分解法分解信号；其次通过优化方法选择出墙面干扰子空间并对墙干扰信号进行抑制；最后通过小波去噪去除信号中噪声干扰。由于利用Wi-Fi穿墙雷达检测目标时墙面反射信号远强于墙后目标反射信号，因此需对墙面干扰以及环境噪声干扰进行抑制以获取目标反射信号。本发明利用低功耗、普及度高的商用Wi-Fi设备，实现了在无需对硬件进行任何改动的情况下对墙面强干扰以及噪声干扰进行抑制，有效地提取出墙后目标反射信号。
📄 2018114739089
📂 G01S7_36
👤 深圳泓越信息科技有限公司
📅 2018-12-04
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